The true cost of partial fencing: Evaluating strategies to reduce reptile road mortality
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT One of the deadliest roads in North America for species at risk fragments a marsh‐lake ecosystem. To reduce road mortality, stakeholders installed >5 km of exclusion fencing along a southwestern Ontario, Canada, causeway in 2008–2009. Between 2012 and 2014, 7 culverts were installed to provide safe crossings. We evaluated the success of these mitigation strategies by 1) comparing results of road surveys conducted 5 years before and 5 years after fencing installation; and 2) monitoring use of culverts by turtles using motion‐activated cameras at culvert openings and stationary antennas placed to detect movements of passive integrated transponder (PIT)‐tagged turtles (68 Blanding's turtles [ Emydoidea blandingii ] and 30 spotted turtles [ Clemmys guttata ]). We also radio‐tracked 30 Blanding's turtles to measure culvert use in relation to home ranges. Turtle and snake abundance was 89% and 53% lower, respectively, in completely fenced road sections than in unfenced sections; abundance was 6% and 10% higher, respectively, between partially fenced and unfenced sections. After mitigation, locations where we found reptiles on the road were associated with fence ends, underscoring the importance of fence integrity and ineffectiveness of partial fencing as a mitigation strategy. We confirmed use of culverts by Blanding's turtles, northern map turtles ( Graptemys geographica ), snapping turtles ( Chelydra serpentina ), and midland painted turtles ( Chrysemys picta ). Through radio‐tracking, we determined that male and female Blanding's turtles home ranges overlapped with different segments of the causeway. We recommend that stakeholders emphasize ensuring fence integrity and continuity, limiting impact of edge effects, and conducting a comprehensive monitoring program. © 2017 The Wildlife Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».